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我有一個很奇怪的錯誤。我正在Cuda編寫一個模擬康威生命遊戲的程序。我將二維數組轉換爲設備，並且有一個if-case來檢查狀態的線程。 if(iam==-1) { //i am on iam=0; } else if(iam==1) { //i am dying iam=-1; } else //i am off { if(counter_aliv

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我不能禁用nouveau視頻驅動

我的PSU炸我的主板，所以我轉移我的工作Linux硬盤驅動器到另一臺不同的視頻卡。我跑了現場光盤&安裝了正確的NVIDIA驅動程序，但它仍然在啓動掛着 FB切換從VESA VGA 我列入黑名單的風格，但這並沒有幫助到nouveaufb。我也試過這些引導行命令：視頻= nouveaufb：關 nomodeset nokmsboot xforcevesa 在內核恐慌通過其實安全啓動安裝的結果：找不

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成功構建TensorFlow;例如失敗

成功地從源代碼構建TensorFlow之後，第一試驗例通過，而第二個失敗： 1）第一測試：OK $ python >>> import tensorflow as tf >>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') >>> sess = tf.Session() >>> print(sess.run(hello)) Hello, Tensor

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如何查看nvidia-docker版本？

我試過nvidia-docker --version，但它似乎只是顯示碼頭的版本。經過對官方文件的調查，我找不到任何有關這方面的信息。如何查詢nvidia-docker的版本？

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測試GPU與tensorflow矩陣乘法

由於很多機器學習算法依賴於矩陣乘法（或至少可以使用矩陣乘法來實現）來測試我的GPU是我計劃建立矩陣A，B，它們相乘並記錄花費的時間爲了計算完成。這裏是代碼，會生成尺寸300000,20000的兩個矩陣和繁殖他們： import tensorflow as tf import numpy as np init = tf.global_variables_initializer() sess

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如何解決CUDA PATH錯誤？

我最近安裝的NVIDIA CUDA並試運行代碼： from numba import cuda from numba import * import numpy as np from pylab import imshow, show from timeit import default_timer as timer 但我在Ubuntu 16.0.4得到這個錯誤。我怎樣才能解決這個錯誤

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的IntelliJ異常構建過程結束

所以，我剛剛更新了我的NVIDIA顯卡驅動程序（的GeForce遊戲準備好驅動程序）378.49，現在當我嘗試建立任何Java項目中，我得到這個錯誤： Error:Abnormal build process termination: "C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_101\bin\java" -Xmx700m -Djava.awt.headless=true -D

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在訓練LSTM/RNN模型時，爲什麼我的GPU比CPU慢？

我的機器有如下規格： CPU：至強E5-1620 V4 GPU：泰坦X（帕斯卡）的Ubuntu 16.04 Nvidia驅動375.26 CUDA的無線工具包8.0 cuDNN 5.1 我已經基準與Tensorflow以下Keras例子作爲後盾reference： SCRIPT NAME GPU CPU stated_lstm.py 5sec 5sec babi_rnn.p

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CUDA減少最小值和指數

我實現了一個最低限度減少使用CUDA 8按照this很好的解釋和修改它 __inline__ __device__ int warpReduceMin(int val) { for (int offset = warpSize/2; offset > 0; offset /= 2) { int tmpVal = __shfl_down(val, offset);

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nvoglv32.dll無法找到或打開PDB文件

我正在嘗試學習C++ OpenGl。現在，當我開始我的shadering程序只是不會工作，每次工作我啓動我得到消息說： Exception thrown at 0x03FA98B0 (nvoglv32.dll) in Inspire.exe: 0xC0000005: Access violation reading location 0x00000000. ，它不能找到「nvoglv.pbd